Wie Kommunikationsplattformen im Gesundheitswesen generative KI HIPAA-konform nutzen können

Das Folgende ist ein Gastartikel von Nate MacLeichGründer und CEO bei QuickBlox

Die Nachfrage nach KI-gestützter Communications Platform as a Service (CPaaS) im Gesundheitswesen ist offensichtlich: 75 % der Führungskräfte glauben, dass die generative KI ein Stadium erreicht hat, in dem sie bereit ist, die Gesundheitsbranche neu zu gestalten.

Wenn der Sektor mit Engpässen konfrontiert ist 37.800 und 124.000 Ärzte Bis 2034 könnte generative KI die Verwaltungsarbeit erleichtern, beispielsweise das Zusammenfassen von Patientenanrufen und die Verwaltung elektronischer Gesundheitsakten (EHRs), damit sich das medizinische Personal auf die Verbesserung der Patientenversorgung konzentrieren kann. Doch Datenschutzgesetze und ein fragmentierter Markt haben die Gesundheitsbranche bisher davon abgehalten, das volle Potenzial generativer KI auszuschöpfen.

Der Health Insurance Portability and Accountability Act von 1996 (HIPAA) ist ein Bundesgesetz, das die Offenlegung vertraulicher Patientengesundheitsinformationen (PHI) schützt. Bisher gingen HIPAA-konforme Datensicherheit und generative KI nicht Hand in Hand, da die KI zentral und häufig von Dritten an großen Datensätzen trainiert wird. Allerdings helfen die Anonymisierung und das gemeinsame Training von Deep-Learning-Modellen der Industrie nun dabei, KI zu nutzen, um geschützt zu bleiben.

Angehörige der Gesundheitsberufe müssen die Vorteile generativer KI für Kommunikationsplattformen erkunden, um ihren Patienten den besten Service zu bieten. Aber was noch wichtiger ist: Sie müssen wissen, wie Sie sie HIPAA-konform umsetzen können, um die Sicherheit der Patienten und ihrer Daten zu gewährleisten.

Vorteile generativer KI für Kommunikationsplattformen im Gesundheitswesen

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) – a Teilmenge der generativen KI – wird bereits im Gesundheitswesen eingesetzt. Es kann Informationen aus der medizinischen Forschung extrahieren, EHRs, Audiodateien und Chatbot-Gespräche. Kombinieren Sie dies mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT, und Gesundheitsfachkräfte können die Reaktionszeit verlängern, wenn sie Patienten virtuell medizinische Beratung anbieten.

Beispielsweise können Krankenschwestern und Ärzte die Sprachtranskription nutzen, um klinische Details aufzuzeichnen und so den EHR-Workflow zu beschleunigen. Oder sie können virtuelle Assistenten erstellen, die Ausgaben generieren, um Pflegekräfte bei Behandlungsplänen zu unterstützen und ihnen zu helfen, Patienten zeitnah zu antworten.

Darüber hinaus können generative KI-Tools, die auf mehrsprachiger Sprachübersetzung und Stimmungsanalyse basieren, die Kommunikation zwischen medizinischem Fachpersonal und Patienten mit unterschiedlichem Hintergrund verbessern. NLP kann den Tonfall eines Patienten anhand seiner Sprachwahl beurteilen und Auslösewörter oder Markierungen im Gespräch identifizieren.

Diese Auslöser können medizinisches Fachpersonal dazu veranlassen, gezieltere Fragen zu stellen, um zu verstehen, ob zugrunde liegende Probleme vorliegen, wie z. B. Depressionen oder die Vermeidung der Einnahme von Medikamenten – was zu weiteren Untersuchungen, einer weiteren Überweisung oder einer Aktualisierung der Pflege führt.

Generative KI kann im CPaaS-Bereich im Gesundheitswesen von großem Wert sein, indem sie dazu beiträgt, Patienten über Chatbots einzubinden, die KI-gesteuerte Telegesundheitsunterstützung voranzutreiben und die Verwaltungseffizienz zu verbessern, wodurch die Belastung für medizinisches Fachpersonal verringert wird.

Was es bedeutet, HIPAA-konform zu sein

Während die HIPAA-Datenschutzregel für alle Formen persönlicher, mündlicher und elektronischer PHI gilt, konzentriert sich die HIPAA-Sicherheitsregel auf den Schutz der Vertraulichkeit, Integrität und Sicherheit der elektronisch geschützten Gesundheitsinformationen (ePHI) des Patienten.

Die vorrangigen Grundsätze für die HIPAA-konforme Nutzung von CPaaS sind die Einholung der Einwilligung des Patienten sowie administrative, physische und technische Aspekte Schutzmaßnahmen. Dazu gehört die Ernennung von Sicherheitspersonal, das für die Umsetzung der Richtlinien verantwortlich ist, und die Schulung aller Mitarbeiter in diesen Richtlinien.

Zu den Richtlinien gehören strenge Zugangskontrollen und Authentifizierung für Pflegekräfte und Patienten, die Verschlüsselung von Daten während der Übertragung und im Ruhezustand sowie Maßnahmen zur Bestätigung, dass e-PHI nicht unsachgemäß verändert wurde. Gesundheitsdienstleister, die CPaaS anbieten, müssen außerdem die allgemeinen CPaaS-Sicherheitsstandards befolgen und eine kontinuierliche Prüfung sicherstellen, um sensible Gesundheitsinformationen zu schützen.

KI auf HIPAA-konforme Weise nutzen

Hier sind drei Best Practices, um sicherzustellen, dass Ihre CPaaS-KI HIPAA-konform ist.

Holen Sie die Einwilligung des Patienten ein

Es ist wichtig, die Einwilligung der Patienten nach Aufklärung einzuholen, wenn sie ihre Daten für CPaaS-Anwendungen im Gesundheitswesen verwenden. Angehörige der Gesundheitsberufe müssen kommunizieren, wie Patientendaten verwendet werden, wie lange die Daten gespeichert werden, welchen Zweck KI-Eingriffe haben und welche Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden. Stellen Sie sicher, dass Sie im Voraus Zugang zu den Einverständniserklärungen gewähren und diese ausfüllen Dokumentation der Teach-Back-Einwilligung zur Telemedizin um sicherzustellen, dass alle Informationen verstanden werden.

Beispielsweise sind Krankenhäuser verpflichtet, regelmäßig Daten zu löschen, die für die Analyse oder Behandlung nicht mehr benötigt werden. Allerdings variieren die Aufbewahrungsfristen je nach Bundesstaat: In Arkansas müssen die Krankenakten von Erwachsenen im Krankenhaus aufbewahrt werden zehn Jahre lang aufbewahrt nach der Entlassung, in Florida wird dieser Zeitraum jedoch auf fünf Jahre nach dem letzten Patientenkontakt verkürzt.

Obwohl es im Gesundheitswesen gesetzlich vorgeschrieben ist, transparent zu kommunizieren, wie KI in der Patientenversorgung eingesetzt wird und wie ihre Privatsphäre geschützt wird, stärkt dies auch das Vertrauen der Patienten. Die Stärkung des Vertrauens in die Vertraulichkeit der Patienten kann zu offeneren Gesprächen mit Patienten und damit zu besseren Diagnosen führen.

Wählen Sie KI-Anbieter, die HIPAA-konform sind

Es ist wichtig zu beachten, dass jegliche HIPAA-Konformität vorliegt Zertifizierung für Software Bestätigt nur, dass eine Lösung zum Zeitpunkt der Ausstellung des Konformitätszertifikats konform ist.

Um festzustellen, ob ein CPaaS- oder NLP-Anbieter HIPAA-konform ist, ist es unerlässlich, ihn sowie alle internen Systeme, die mit Patientendaten interagieren, kontinuierlich auf Sicherheit und Compliance zu prüfen. Arbeiten Sie eng mit Ihrer Rechtsabteilung zusammen, um sicherzustellen, dass die Details des Business Associate Agreement (BAA) zum Datenschutz und zum Umgang mit PHI, Richtlinien zur Datenaufbewahrung und Prüfungsprozesse HIPAA-konform sind. Das Checkliste kann Ihnen einen Vorsprung verschaffen.

Eine Möglichkeit, Patientendaten bei der Zusammenarbeit mit Dritten zu schützen, besteht darin, Techniken wie Datenanonymisierung und Anonymisierung zu verwenden, um persönliche und identifizierbare PHI zu entfernen und gleichzeitig den Nutzen der Daten für Forschung und Analyse zu bewahren. Datenmaskierung und -verschlüsselung sind Pseudonymisierungstechniken, mit denen PHI-Daten anonymisiert und geschützt werden können.

Weitere zu skizzierende Schlüsselkomponenten sind Verfahren zur Meldung von Verstößen und Notfallwiederherstellungspläne.

Sicheres generatives KI-Modelltraining mit Federated Learning

Die Aggregation medizinischer Daten – von Röntgenaufnahmen über EHRs bis hin zu Gesprächsprotokollen – und deren Analyse in großem Maßstab könnte zu neuen Möglichkeiten der Erkennung und Behandlung von Krankheiten führen. Künftig könnte KI sogar dabei helfen, Muster zwischen dem verbalen Verhalten oder den gesprochenen Symptomen von Patienten und den in Scans erfassten Daten zu erkennen.

Föderiertes Lernen ermöglicht es Unternehmen, gemeinsam ein verteiltes Modell zu trainieren, ohne dass sensible Krankenakten offengelegt werden müssen.

Bei einem föderierten Ansatz verbleiben die Daten auf privaten Servern und verarbeiten Daten von der Quelle. Entwickler innerhalb der Gesundheitsorganisation laden das Deep-Learning-Modell aus einem Rechenzentrum in der Cloud herunter, trainieren es mit ihren privaten Daten und fassen dann die neue Konfiguration des Modells zusammen und verschlüsseln sie.

Dennoch müssen interne und externe Entwickler ethische Überlegungen einhalten, wie z. B. die Einholung einer informierten Einwilligung zur Datennutzung, algorithmische Fairness und Datenschutz. Entwickler können Vorurteile abmildern, indem sie unterschiedliche Trainingsdaten sicherstellen und Algorithmen kontinuierlich überprüfen, um das Wohlergehen der Patienten und Transparenz bei der Entscheidungsfindung zu priorisieren.

Generatives, KI-gestütztes CPaaS bietet enorme Effizienzsteigerungen im EHR-Workflow und entlastet die Mitarbeiter im Gesundheitswesen. Klar definierte BAAs, kontinuierliche Prüfungen und eine enge Zusammenarbeit mit Rechts- und IT-Teams werden Gesundheitsorganisationen dabei helfen, ihr Potenzial auszuschöpfen und gleichzeitig Patientendaten auf HIPAA-konforme Weise zu schützen.

Über Nate MacLeich

Nate MacLeich ist ein sehr erfahrener Business-Experte mit einem vielfältigen Hintergrund in Branchen wie Telekommunikation, Medien, Software und Technologie. Er begann seine Karriere als Handelsvertreter für den Bundesstaat Kalifornien in London und hatte seitdem wichtige Führungspositionen inne, darunter Vertriebsleiter bei WIN Plc (jetzt Cisco) und COO bei Twistbox Entertainment (jetzt Digital Turbine). Derzeit ist er CEO von QuickBlox, einer führenden Kommunikationsplattform. Über seine Berufserfahrung hinaus engagiert sich Nate aktiv als Berater und Investor in Startups wie Whisk.com, Firstday Healthcare und TechStars. Er hat Abschlüsse von der UC Davis und der London School of Economics and Political Science (LSE).